×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Linux Magazine (październik 2022) Praca zbiorowa

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Praca zbiorowa
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
84
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Miesięcznik ten dedykowany jest przede wszystkim profesjonalistom z branży IT, którzy na co dzień pracują z systemem Linux, w tym administratorom systemów, programistom oraz zaawansowanym użytkownikom. Publikacja ta została również stworzona z myślą o menedżerach IT oraz specjalistach technologicznych, którzy poszukują efektywnych sposobów wykorzystania Linuxa w swoich infrastrukturach informatycznych.

Zawartość miesięcznika skupia się na dostarczaniu praktycznych wskazówek oraz strategicznych porad, które pomagają w podejmowaniu decyzji dotyczących implementacji Linuxa w różnorodnych środowiskach. Czytelnicy znajdą tu szczegółowe analizy przypadków użycia (real life deployments), obiektywne testy porównawcze produktów oraz dogłębne opracowania na temat technologii open source i systemu Linux.

Tematem tego numery jest m.in.: Wolność w eterze - otwarta sieć RAN i przyszłość sieci komórkowych

Open RAN wnosi do sieci radiowych nowego ducha otwartości, stwarzając warunki do zaistnienia kolejnej rewolucji w łączności bezprzewodowej.

Wybrane bestsellery

Praca zbiorowa - pozostałe książki

Wydawnictwo Wiedza i Praktyka - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
23,33 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.